사카나 AB-MCTS로 집단 지능 구현! 여러 LLM을 조합해 성능 30% 향상시키는 방법

“하나보다 여럿이 낫다!” LLM 집단 지능 시대 도래

사카나 AI가 발표한 새로운 추론 기술 AB-MCTS(Adaptive Branching Monte Carlo Tree Search)는 기존 대형언어모델(LLM)이 가지는 한계를 넘어서는 집단 지능(AI Swarm) 시스템입니다.

이제 하나의 모델이 아니라, 여러 AI 모델이 협력해 문제를 해결합니다.
그 결과, 기존 단일 모델 대비 최대 30% 더 높은 정답률을 달성했습니다.

이 글에서는 AB-MCTS가 기존 방식과 어떻게 다른지, 초보자도 이해할 수 있게 구조와 작동 원리를 상세히 설명합니다.
또한, 이 기술을 활용한 멀티 LLM 협업 전략과 개발자 입장에서 실제 서비스에 어떻게 적용할 수 있는지도 분석합니다.

AB-MCTS란? 쉽게 말해보자

AB-MCTS는 “문제를 풀 때 어떤 전략으로 답을 만들까?”를 스스로 판단하는 LLM 추론 최적화 방법입니다.

🔍 기존 방법과의 차이

방법설명단점

깊이 탐색(Sequential Refinement)	하나의 답을 계속 고쳐나감	잘못된 시작 → 빠져나오기 힘듦
넓이 탐색(Repeated Sampling)	같은 질문을 여러 번 던져 다양한 답 생성	좋은 답이 나와도 정제 어려움

 

✅ AB-MCTS는?

• 위 두 전략을 혼합 + 상황에 따라 자동 선택
• 매 단계에서 “새 답 생성 vs 기존 답 수정”을 확률 기반으로 선택
• 알파고에 사용된 MCTS에 AI용으로 강화한 구조
• Thompson Sampling 기법으로 강화학습 기반 선택

🧩 기술적으로는 어떻게 작동할까?

1. 문제에 대해 여러 모델이 각자 답변을 생성하거나, 기존 답을 다듬음
2. 생성된 모든 답변을 평가하여 가장 유망한 답변 가지(branch)를 확장
3. 반복 수행하며 탐색 경로를 최적화 → 정답률 극대화

💡 예시 코드 (개념 모사용 Pseudo-code)

# AB-MCTS 개념을 단순화한 흐름도 (실제 라이브러리는 TreeQuest 참고)

class ABMCTS:
    def __init__(self, models):
        self.models = models  # 여러 LLM 리스트
        self.history = []     # 생성된 답변 기록

    def decide_strategy(self, state):
        # 확률적으로 '생성' 또는 '수정' 선택
        return random.choice(['generate', 'refine'])

    def run(self, prompt):
        current_answers = []
        for step in range(50):
            strategy = self.decide_strategy(prompt)
            if strategy == 'generate':
                model = self.select_model()  # Multi-armed bandit 방식 선택
                answer = model.generate(prompt)
            else:
                answer = self.refine_best_answer()
            self.history.append(answer)
        return self.select_best_answer()

위 구조는 실제 논문에서 설명된 Tree-based 탐색 알고리즘의 핵심 전략 로직을 단순화한 것입니다.

🤖 멀티-LLM 구조의 혁신: AB-MCTS + Model Swarm

사카나의 혁신은 여기서 끝나지 않습니다.
AB-MCTS를 여러 LLM 조합 구조(Multi-LLM)로 확장하여, 모델이 각자 역할을 나누어 수행하게 했습니다.

예시:

• 전략 수립: o4-mini
• 세부 계산: DeepSeek-R1
• 자연어 설명: Gemini 2.5 Pro

이 방식은 멀티암드 밴디트(MAB) 문제를 기반으로, 각 모델의 성능을 지속적으로 평가하여 가장 효과적인 모델에 리소스를 집중합니다.

📊 성능은 얼마나 좋을까?

방식ARC-AGI 정확도

반복 샘플링	23%
단일 AB-MCTS	27.5%
멀티 LLM AB-MCTS	30% 이상

 

• 특히, 집단 구성 내 성능 낮은 모델조차 보완적 역할 수행
• 오답을 보완하고 더 나은 최종 답변을 만들어냄

💼 개발자/기업 활용 전략

1. 모델 병렬 호출이 가능한 구조로 API 설계
2. 각 모델의 역할 정의 → 전략 모델 vs 검증 모델
3. AB-MCTS 프레임워크 활용: TreeQuest 공개 예정
4. AI 파이프라인에서 선택적 모델 전환 자동화
5. AI 리소스 사용 최적화 + 정답률 상승 → B2B 서비스 적용에 유리

• 사카나의 AB-MCTS는 기존 추론 방식의 한계를 넘는 AI 최적화 기술
• 멀티 LLM 구성으로 모델의 약점을 상호 보완 → 집단 지능 구현
• TreeQuest 오픈소스로 공개 예정 → 개발자 적용 가능성 높음
• 기업은 모델 종속 없이 최적화된 AI 구조 설계 가능

당신을 위한 3줄 요약

1. 사카나 AI는 AB-MCTS 기법을 통해 여러 LLM이 협력하는 집단 지능 구조를 구현했다.
2. 이 방식은 기존 반복 샘플링 대비 30% 이상 정확도가 향상됐다.
3. 개발자와 기업은 TreeQuest 프레임워크를 통해 유연한 멀티-AI 활용이 가능해진다.

3 line summary for you

1. Sakana AI’s AB-MCTS enables multi-LLM collaboration to boost reasoning performance.
2. Compared to repeated sampling, it improves accuracy by over 30%.
3. Developers can implement this via the TreeQuest framework soon to be released.

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